As 8 perguntas para as quais precisa de ter as respostas
Assistentes de voz digitais respondem às nossas perguntas, robôs de trabalho substituem-nos em algumas das tarefas repetitivas que enfrentamos e os chatbots dão-nos suporte extra quando precisamos.
O uso da IA na avaliação não é novo. Durante anos, os questionários de personalidade foram pontuados e "interpretados" por algoritmos desenvolvidos por especialistas.
No entanto, este é apenas o começo. A IA na avaliação está a crescer a um ritmo rápido. Há perguntas que provavelmente fará no seu papel de executivo de RH, recrutador ou profissional de gestão de talentos.
Sabe as respostas?
A IA faz parte de muitas avaliações psicométricas de candidatos e colaboradores. Este uso pode variar desde conversas realistas do tipo chatbot com candidatos em testes de julgamento situacional (TJS) até à comprovação baseada em algoritmos de decisões tomadas a partir da análise das respostas dos candidatos às perguntas de teste. O uso da IA na avaliação informa regularmente sobre as decisões de RH e talento.
A resposta simples é: Sim! O uso da IA na avaliação aumentou nos últimos anos. Há mais debate sobre como a IA afeta o local de trabalho, incluindo a forma como ela está a mudar os serviços que os RH prestam à força de trabalho e como ela está a assumir algumas tarefas rotineiras dos colaboradores humanos. Estamos a ficar habituados à forma como a IA está a fazer parte das nossas vidas através de sugestões de compras online e dos dispositivos da casa inteligente.
Então, não é surpresa que a avaliação de talentos também esteja a ser moldada pela IA.
A primeira mudança para a integração da IA na avaliação ocorreu na década de 1990 quando as versões de testes baseadas em papel foram transferidas para computadores com pontuações automatizadas e relatórios interpretativos gerados por computador. Pela primeira vez, a tecnologia assumiu algumas tarefas rotineiras e usou algoritmos para produzir um relatório de candidato.
A IA está a ser usada agora para gerar perguntas de teste únicas "na hora" e também em testes que utilizam pontuação adaptativa.
É fácil sentir-se um pouco perdido no oceano de termos técnicos quando se trata de IA. Aqui estão alguns dos principais termos que precisa saber sobre o uso da IA na avaliação.
Automação robótica de processos:conseguida através da recolha e transferência de conhecimento especializado seguida de uma programação do sistema com uma abordagem baseada em regras "se/então". Os chatbots são um ótimo exemplo. No entanto, este sistema baseado em regras não é capaz de aprender e melhorar sem receber instruções explícitas. Na avaliação de talentos, os relatórios interpretativos gerados por computador utilizam esta tecnologia.
Aprendizagem automática: sabemos que um computador não pode pensar por si mesmo (pelo menos por enquanto), mas algumas ferramentas estatísticas podem permitir que um sistema faça previsões a partir de dados – adicionando essas estatísticas ao modelo para melhorar as suas previsões futuras. Isto é usado na análise de dados para criar análises preditivas de pessoas como um meio de ajudar os empregadores a tomar melhores decisões de talento.
Processamento de linguagem natural: utiliza análise de texto e fala para extrair o significado subjacente. Isto pode ser aplicado para analisar a fala em respostas a perguntas de entrevista.
Ao combinar todos estes aspetos, a IA tem um papel fundamental a desempenhar na análise e interpretação de grandes quantidades de dados dos candidatos.
Há cinco benefícios fundamentais na utilização da IA na avaliação.
1. Precisão. A IA pode analisar grandes quantidades de dados, muito mais do que qualquer humano. O aumento do poder dos computadores atuais significa que mais dados de candidatos podem ser avaliados com precisão para ajudar a tomar melhores decisões de seleção.
2. Eficiência. A IA permite que recrutadores e equipas da gestão de talentos realizem avaliações consistentes e objetivas com dados relevantes para o trabalho, muito mais cedo. Por exemplo, a IA permite que use entrevistas por vídeo muito mais cedo no processo de seleção do que normalmente é possível com entrevistas presenciais.
3. Redução do enviesamento. Os enviesamentos humanos e de estereótipos são frequentemente as razões das más decisões de seleção. Em teoria, a objetividade da IA ajuda os recrutadores a eliminar enviesamentos conscientes e inconscientes. No entanto, na realidade, tem de ter muito cuidado com a forma de programar o sistema de IA. Um algoritmo é tão bom quanto os dados que nele são inseridos. O design de IA não pode mimetizar apenas um assessor (e todos os seus enviesamentos); o algoritmo tem de ser obtido a partir de vários assessores.
4. Legalmente defensável. A sua IA de avaliação deve ser transparente e aberta a desafios. Algoritmos complexos tipo "caixa preta" podem tornar decisões de seleção difíceis de justificar. Assim é quase impossível entender como as suas conclusões são alcançadas. Portanto, se suas decisões de seleção não puderem ser facilmente explicadas, elas podem ser contestadas em tribunal. Permitir que a IA aprenda continuamente "observando" as melhores práticas dos avaliadores humanos oferece a melhor abordagem e aquela que é legalmente mais defensável.
5. Envolvimento. A IA pode melhorar significativamente a experiência do candidato. Permite que os recrutadores ofereçam apoio e ajuda imediata. Por exemplo, através de chatbots interativos que podem responder a perguntas sobre o processo de seleção ou sobre avaliações específicas. A IA também pode otimizar e melhorar a experiência de seleção dos candidatos. Por exemplo, permitindo respostas abertas em questionários de personalidade e testes de julgamento situacional. Decisões mais rápidas, enviesamentos reduzidos e avaliações melhoradas são formas de a IA melhorar a experiência dos candidatos ao emprego.
As entrevistas em vídeo incluem normalmente gravações dos candidatos a responderem a perguntas de entrevistas baseadas em competências. Estas gravações significam que os candidatos não precisam de viajar para fazer entrevistas, que os entrevistadores podem ver mais do que uma vez as gravações e partilhar as respostas dos candidatos, e que menos tempo é gasto na entrevista em si. No entanto, há uma quantidade considerável de tempo gasto analisando as respostas.
Seria bastante bom se a análise pudesse ser feita de forma rápida e objetiva? É aqui que a IA tem um papel.
A IA significa que o áudio pode ser transcrito e analisado para clareza da proficiência da fala e da linguagem. Além disso, a IA ajuda a analisar os elementos visuais através de software de rastreamento de emoções e de reconhecimento facial.
Além das considerações tecnológicas, há quatro desafios que devem ser enfrentados:
1. Defensibilidade. Os sistemas de IA "plug-and-play" padronizados estão disponíveis, mas não diferenciam a sua marca de empregador. Se os seus concorrentes usarem os mesmos sistemas, todos estarão a perseguir o mesmo talento. Além disso, esses sistemas usam "redes de aprendizagem profunda" que aprendem à medida que avançam. Isto parece promissor, mas na verdade torna difícil explicar por que um candidato foi aceite ou rejeitado. Os sistemas podem levar a decisões de seleção que não conseguirá defender, o que o deixa vulnerável a litígios. Apenas sistemas de IA customizados oferecem a capacidade de tomar decisões de seleção transparentes e defensáveis.
2. Tempo. Os sistemas de IA customizados espelham o comportamento humano e replicam as melhores práticas dos seus assessores e avaliadores. Para isso, precisa pré-alimentar o sistema com informações relevantes. Pode levar até seis meses para "treinar" um sistema de IA para avaliar os candidatos da mesma forma que os seus assessores e avaliadores fariam. Gerir este tempo de espera pode ser um grande desafio.
3. Ética. Há uma questão ética em torno do tipo de apoio a receber de um sistema de IA. Por exemplo, você fica feliz com um sistema de IA que rejeita os seus candidatos? Ou prefere sinalizar candidatos inadequados para que possa rever e verificar os seus detalhes? Como usar a IA de forma ética será uma consideração fundamental para muitos empregadores.
O papel da IA deve ser restrito ao fornecimento de informações adicionais e ao aumento da eficiência. Os recrutadores devem sempre definir os objetivos na hora da contratação. A IA pode, então, fornecer informações úteis em várias etapas do processo de seleção, as quais apoiarão uma decisão final.
4. Manipulação de dados. A IA destaca-se na análise de grandes quantidades de dados, mas os resultados podem ser mal interpretados ou até mesmo deliberadamente abusados. As boas práticas em manipulação de dados são essenciais não apenas para garantir a confidencialidade, mas também para manter a reputação da sua organização. A IA deve ser usada com cuidado e de forma honesta para ajudá-lo a prever quais os candidatos que serão eficazes na função e que estarão envolvidos com a sua organização.
O processo de seleção de candidatos — tanto para entrada na organização como para promoção no seu interior — deve ser sempre legalmente defensável. Não deve ser um processo discriminatório ou favorecer um determinado grupo de candidatos com base em género, raça ou qualquer outro aspeto protegido da identidade..
Há também os direitos individuais e o direito de ser informado de como as informações de avaliação vão ser usadas. De acordo com o Regulamento Geral de Proteção de Dados da UE, você precisa garantir que os candidatos sabem como e para que é que a informação está a ser usada, incluindo a elaboração de perfis para tomar decisões. Assim, independentemente da IA, todos estes aspetos são uma boa prática.
Percorremos um longo caminho na aplicação da IA na avaliação, e esse progresso só vai acelerar e tornar-se mais refinado.
Os desenvolvedores de ferramentas de avaliação já estão a avaliar como a IA pode ajudar a interpretar respostas a perguntas abertas em questionários de personalidade e outras avaliações progressivas como aquelas baseadas em aplicações de mensagens. Entrevistas em tempo real poderão ser realizadas por um avatar pela internet, ou com um avatar como observador da entrevista feita por um gestor de contratação.
A utilização de IA na avaliação encarrega-se de tarefas administrativas e reduz os problemas aos decisores de RH enquanto garante que os humanos continuam a controlar. Para os candidatos, a IA na avaliação significa que eles podem responder às ferramentas de avaliação de forma mais natural em vez de se restringirem à realização de testes escritos.
Tudo sobre Inteligência Artificial (IA) no Recrutamento ›